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弥合医学研究和区块链技术之间的差距 – 赞助比特币新闻

2021-07-01 wanbizu AI 来源:区块链网络

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COVID-19 大流行肆虐全球经济,让许多行业在危机时期重新评估传统模型的稳健性。 不出所料,全球医疗保健行业是受影响最大的行业之一,因为各国政府竞相测试、治疗和开发针对这种快速传播病毒的疫苗。 一些专家表示,虽然总体而言,发达国家(尤其是英国和以色列)的检测制度、治疗和疫苗接种计划取得了一定的成功,但药物研发中的现有痛点加剧了延误。

也就是说,临床试验行业是一个负责在新疫苗和疗法进入市场之前测试其安全性和有效性的部门,目前正受到各种低效率的阻碍。 大流行表明需要解决方案来解决这些低效率问题,从而帮助确保新药的有效涌入。

这就是 Triall 出现的地方。

Triall 正在为临床试验建立一个全球数字生态系统。 利用医疗保健的快速数字化以及区块链和加密领域的技术进步,Triall 正在将基于区块链的技术应用于一个在过去十年中变得越来越复杂、数据量大和碎片化的行业。

增加的成本和更长的开发时间

临床试验是医疗保健行业应对新的和现有的疾病和病毒不可或缺的一部分。 它们涉及许多行业利益相关者,包括制药公司、合同研究组织和医院,以及政府和监管机构等外部方。临床试验行业在确保社会未满足的医疗需求能够在内部得到解决方面发挥着至关重要的作用。以及在 COVID-19 大流行等危机情况之外。

然而,目前的临床试验过程充满了复杂性和资源效率低下,人为地延长了开发时间。 这有几个值得注意的原因,包括:

碎片化:数据分散在各个站点和系统中。 监督问题:临床试验专业人员缺乏对其临床试验过程和活动的监督。 低效的记录保存:没有有效和通用的方法来管理和存储数据,导致严重的延迟和安全风险,以及增加成本。 数据完整性问题:据世界卫生组织 (WHO) 称,在临床试验检查期间发现的数据完整性问题越来越多。 患者参与度低:多达 85% 的试验未能留住足够的患者,这也会导致代价高昂的延误。

事实上,数据显示这些问题只会越来越严重,临床试验的成本平均每年增加 9%。 更令人震惊的是,该行业的开发成功率仅为 11%。

用技术升级全球医疗保健

Triall 的创新新平台专注于解决这些关键问题并缩短新药上市时间。 该公司正在为跨越组织边界和领域的临床研究专业人员建立一个全球生态系统。 该平台的参与者包括:临床研究专业人员、医务人员、患者和软件开发人员,以及区块链工程师和节点运营商等其他贡献者和维护者。

从根本上说,该平台允许利用区块链技术和身份和访问管理的开放标准高效交换临床试验数据。 Triall 将实施去中心化标识符 (DID) 和可验证凭证 (VC),以整合临床试验领域行业利益相关者的严重碎片化格局。 因此,Triall 的平台将确保可以更智能、更安全和更高效地进行临床试验,因为它的工作流程更加紧密集成。

谈到 Triall 的驾驶理念,该公司的首席执行官 Hadil Es-Sbai 说:

“我们相信最先进的信息技术和科学洞察力会有所作为。 我们的热情在于推进临床开发,巩固未连接的事物,并培育一个全球生态系统,在临床开发的所有阶段促进信任和可靠性。”

临床试验的未来

将这种驱动理念与大流行导致的快速数字化趋势相结合,Triall 有望在临床试验领域的革命性变革中发挥主导作用。

除了其独特的方法,Triall 还利用了该领域的广泛经验。 Triall 团队已在 30 多个国家/地区管理了 100 多项临床试验。 因此,该公司已经策划了一个强大的全球利益相关者网络,这将有助于推动其平台的发展。 此外,Triall 在各类顶级科学期刊上发表了 250 多篇同行评审论文,还带来了丰富的学术知识,结合了多个医学学科的学术专家,支持其平台功能的塑造。 其中包括免疫学、传染病、疫苗学、微生物学、电子健康技术、药物和疫苗开发等主题的专家。

最后,Triall 已经不仅仅是一个概念证明。 它的第一个应用程序 Verial eTMF 是一种区块链集成文档解决方案,于 2019 年夏天进行了试点。据该团队称,这是世界上第一个在实时和运行的临床试验中实施区块链。 Verial eTMF 的商业版本现已在全球 6 个临床试验项目中使用。 事实上,这是来自市场和行业的最终验证标志。

有关 Triall 如何弥合医疗保健和加密领域之间差距的更多信息,请在此处访问他们的网站

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图片来源:Shutterstock、Pixabay、Wiki Commons

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原文链接:https://news.bitcoin.com/triall-bridging-the-gap-between-medical-research-and-blockchain-technology/

原文作者:Bitcoin.com PR

编译者/作者:wanbizu AI

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